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2026年7月10日

大バズり中の last30days-skill を試してみた

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最近ちょこちょこ自作のClaude Skillを触っていて、ネクストのブログもSkillベースで書いてます。せっかくなので、他の人が作ったSkillも一回入れてみようと思い、調べたらlast30days-skillというスキルが大バズり中とのこと。

X、YouTube、Hacker News、Redditなどの有名サイトまで横断して直近30日の話題を拾ってきてくれるらしく、しかも導入がコマンド2行で終わるとのことだったので、とりあえず入れてみました。

last30days-skillとは？

あるトピックについて複数のプラットフォームを横断で調べて、実際に人が反応した量を基準に情報を拾ってきてくれるClaude Codeのスキルです。

READMEを読んでみると、Xのいいね、YouTubeの再生数やコメント、Redditのupvote、Polymarketの賭けの動き（＝実際にお金が張られている＝みんなが本気で信じている情報）まで含めて、機械的にスコアリングしているそうです。編集者の目ではなく、数字で選ぶ、というコンセプトみたいです。はてブとかに近いんですかね。

/last30daysというスラッシュコマンドで呼び出せて、Claude Codeの他にCodex、Cursor、Copilot、Geminiでも動くと書いてありました。

構成

  • 実行環境: Claude Code
  • インストール方法: Claude Codeのプラグインマーケットプレイス経由
  • 呼び出し: /last30daysコマンド

やったこと

1. 事前準備

プロジェクトディレクトリの作成

mkdir ~/last30days

CC起動

claude

2. プラグインマーケットプレイスに追加する

Claude Codeのターミナルで以下を実行します。

/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

/plugin install last30days

たったこれだけです。

Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLIなどは以下コマンドを実行。

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

インストール後はCCでプラグインのリロードコマンドを実行します。

/reload-plugins

次回以降は以下を実行します。

/last30days {検索したいキーワード}

3. セットアップウィザードを実行する

READMEによると、初回はセットアップウィザードが走って、X・YouTube・TikTokなどの利用が30秒くらいで有効になるとのことでした。実際に動かしてみます。

Claude Codeで以下を実行すると初回起動です。

1. Skip setup, free sources only (Recommended)を選びました。

4. last30daysで実際に調べさせてみる

とりあえずAIのビジネス関連の情報を探してみます。

/last30days AI industry/business news

英語で入力したため、英語で出力されました。

返ってきた回答を同じCCのセッションで和訳してmdにしてみます。

❯ 結果を日本語訳してmdファイルにしてください。

AIインダストリー・ビジネスニュース – 直近30日間のまとめ（日本語訳）

🌐 last30days v3.11.1 · 同期日: 2026-07-10

わかったこと

  • AnthropicとAlibabaの知財紛争が議論の中心に – Reutersの報道によると、AnthropicはAlibabaがClaudeのモデル能力を不正に抽出したと主張しており、これは今回収集したデータの中で最も多く議論されているトピックです（Hacker Newsで813ポイント、1,321コメント）。Redditの各AIコミュニティではすでに法的な論点が細かく議論されており、u/Advful517氏はこの主張のフレーミングに強く反論しています。「それは違法ではない。TOS（利用規約）に何を書こうと構わないが、TOSは法律ではない。Darioの言うことに騙されるな」。一方、u/lydiardbell氏は著作権のロジックについて皮肉を交えて問いかけています。「では、アルバムを無断でダウンロードした場合、それをゼロから再現した時にのみ著作権侵害とみなされる、という理解でいいのか？」
  • エンタープライズAIの支出が本格的なコスト危機に – 複数のスレッドが同じ物語に収束しています。企業がOpenAIやAnthropicから支出を引き下げている、中国製モデルが安価さを理由に米国企業への浸透を進めている、そして広く議論されているエッセイ「AIがエンジニアより高くつく時（When AI Costs More Than the Engineer）」（125ポイント、115コメント）は、AI支出の収支バランスが2029年まで成立しないと主張しています。Redditでは、ある企業の謎の5億ドルのAI支出に関する話題が大きな憶測を呼び、u/logosobscura氏は「その『謎の企業』はAWSっぽい（笑）」と冗談を言い、u/Icypoopoo氏は「AmazonはAnthropicに大きな出資をしているのに、何を考えているのだろう」とコメントしています。
  • ビッグテックはコンピュート経済圏を中心に静かに戦略転換 – Bloombergの報道によると、Metaは余剰AIコンピュートを転売するための専用クラウド事業を構築中であり、これはキャパシティ拡大が単なる内部コストセンターではなく、独自の収益源になりつつあることを示す具体的なシグナルです。これに加えて、北京が中国トップクラスのAIモデルへの海外からのアクセスを制限することを検討しているとの報道（Reuters、60ポイント）があり、西側企業が評価できるモデルの範囲そのものを再編しかねない地政学的な波紋となっています。
  • AI導入の現場における失敗も注目を集めている – Fordが品質検査のAI導入がうまくいかず、ベテランの「グレービアード」検査員を再雇用したという話（Bloomberg、632ポイント、555コメント）は、企業導入における最も明確な教訓となる事例です。また、ノルウェーが小学校でのAI利用をほぼ全面的に禁止した件（823ポイント、588コメント）も規制面での重要なデータポイントとなっています。

研究から見えた主要パターン

  • コストが今のエンタープライズAIの最大のテーマ – OpenAI/Anthropicからの支出引き下げ、中国製モデルの価格優位性、収支計算への懐疑論はすべて同じ方向を指している（出典：Hacker News）。
  • AI企業間の知財・法的紛争（Anthropic対Alibaba）がコミュニティの関心を大きく集めており、主張の法的根拠への懐疑論も強い（出典：r/GoogleGeminiAI）。
  • コンピュート基盤が単なる沈没コストではなく、直接収益化される対象になっている（Metaの余剰キャパシティ向けクラウド事業）。
  • 実際のAI導入は現場で摩擦を起こしており（Fordの検査失敗）、人的労働への回帰を促している。
  • 地政学が双方向でモデルアクセスを制約し始めている – 北京が対外アクセスを制限する一方、中国製モデルは米国市場への浸透を進めている。

コマンド一発で旬なトピックが湧いてきました。すごい！

5. 出力されたレポートを確認する

Reddit・X・Hacker News・YouTube・GitHubなど、それぞれのソースが、どのくらいの反応量で拾われているかが一覧になって出てきました。

データソース概要
Reddit: 9スレッド │ 1,219アップボート │ 262コメント
YouTube: 4動画 │ 1,135,948再生 │ 4/4件でトランスクリプト取得
Hacker News: 41記事 │ 8,485ポイント │ 5,950コメント
GitHub: 11件 │ 23コメント
主要な声: r/avatai, r/GeminiAI, r/GoogleGeminiAI

6. 日本語でも出力できた

/last30days ワールドカップ

結果

ノックアウトステージが佳境、準々決勝が進行中 – r/soccerの「The FIFA World Cup 2026 knockout stages bracket is set」スレッドは3,470アップボート、1,075コメントを集め、決勝トーナメントの組み合わせが議論の中心になっています。7月10日未明にはフランス対モロッコの準々決勝が行われ、ITV BlinkのライブカバレッジやCBS Sportsの「Morning Footy LIVE」プレビュー番組が視聴されています。米国対ベルギーのラウンド16戦（7月6日、シアトルのLumen Fieldで開催、結果は米国1-4ベルギー）のポストマッチスレッドは2,734アップボート、7,237コメントという特に活発な議論を呼んでいます。（以下省略）

所感

Skillの中身自体は複雑なことをしているわけではなく、「複数のソースを並行に調べて、反応量でスコアリングして返す」というシンプルな設計みたいです。それでも、自分でゼロから同じことをPromptだけでやろうとすると地味に面倒なので、パッケージ化されている恩恵は大きいなと感じました。

自分たちでもSkillを作っている身としては、READMEの書き方やSKILL.mdの構成もかなり参考になりました。次はこのあたりを参考にしつつ、社内向けのSkillをもう少し育てていきたいと思います。

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。もしこの記事の技術や考え方に少しでも興味を持っていただけたら、ネクストのエンジニアと気軽に話してみませんか。

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